1.前言大家好，我是崔妍飞。工作中经常遇到需要通过关键字段关联两张Excel或Csv数据表，匹配对应的数据。虽然Excel有Vlookup功能可以搞定，但是数据量大的时候电脑很容易反应迟钝，可能会出现数据。丢失和处理速度慢是弱点，但是Python只需要几行代码就可以轻松实现，而且处理速度很快，下面详述。2.项目目标使用Python实现两个Excel或Csv表格的数据关联处理。3、项目准备软件：PyCharm所需库：pandas4、项目分析1）如何读取待处理的csv文件？使用pandas库读取Csv文件。2）如何读取待处理的Excel文件？使用pandas库读取Excel文件。3）如何通过key字段关联匹配两个表中的数据？使用merge()函数将两张表中的数据通过key字段进行关联合并。4)如何保存结果？使用to_csvl保存关联的组合数据。五、项目实现1、第一步导入需要的库importpandasaspd2。第二步是读取待处理的csv文件')3。第三步，读取待处理的Excel文件。#读入表2df2=pd.read_excel('D:/a/2.xlsx',encoding='utf-8')4.第四步关联匹配Data，并保存结果文件#Associateddatadata=df1.merge(df2,on='name',left_index=False,right_index=False,sort=False)#Savedatadata.to_csv('D:/a/result.csv',encoding='gbk',index=False)6.效果展示1.表1处理前数据：2.表2处理前数据：3.相关匹配处理后数据：7.小结本文介绍如何用Python进行Excel与Csv的数据关联处理，替代Excel的Vlookup函数。由于不需要显示源文件，节省了系统资源，处理效率更高。数据量越大，优势越明显。Python有很多类似的功能，数据处理，唯快不破，有兴趣的同学可以研究一下。最后，需要本文项目代码的朋友，请在公众号后台回复关键词“Vlookup”获取。如果您在操作过程中遇到任何问题，欢迎随时给小编留言或加好友。小编看到了会帮忙大家解决bug！
